Clase 1: Introducción a R
Roger M. López
2023-07-10
En esta primera clase, vamos a introducirnos en el lenguaje de
programación R y aprenderemos sobre su importancia y cómo
instalarlo. También exploraremos el entorno de desarrollo integrado
RStudio y su interfaz.
El lenguaje
R es un lenguaje de programación utilizado para análisis
de datos y estadísticas, principalmente. Como se indica en su página
dedicada en Wikipedia:
R nació como una reimplementación de software libre del lenguaje S, adicionado con soporte para ámbito estático. Se trata de uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación científica, siendo además muy popular en los campos de aprendizaje automático (machine learning), minería de datos, econometría, investigación biomédica, bioinformática y en el campo económico-financiero. A esto contribuye la posibilidad de cargar diferentes bibliotecas o paquetes con funcionalidades de cálculo y graficación. […] Fue desarrollado inicialmente por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en 1993.
R es un lenguaje de código abierto (véase Open Source) y
cuenta con una amplia comunidad de usuarios y desarrolladores.
Aún cuando existen alternativas quizás más sencillas de aprender para
realizar análisis de datos como pueden ser Stata,
SPSS, EViews o incluso MS Excel,
R permite la automatización y
reproducción de las rutinas más comunes en el área del análisis
de datos, además de que provee un ecosistema completo para la
publicación de los resultados en función a las distintas audiencias que
uno pueda tener: otros analistas, presentaciones ejecutivas,
conferencias, etc.
Una nota sobre lenguajes de programación
Una forma sencilla de entender qué hace un lenguaje de programación es con una analogía a los lenguajes en forma general.
En principio, las computadoras (PCs, ordenadores) son buenos para hacer cálculos de forma sistemática y eficiente, algo que el cerebro humano no permite. Así, los lenguajes de programación permiten dar instrucciones de forma escrita para que los componentes físicos (hardware) de las computadoras ejecuten. Por así decirlo, los lenguajes de programación permiten comunicar a los humanos con las computadoras.
Existen una infinidad de lenguajes de programación que se diseñan con algún (algunos) objetivo(s) en mente y tratar de resolver, de forma más eficiente o sencilla determinados problemas. Una lista de lenguajes se pueden encontrar aquí. Por tanto, la elección de un lenguaje es como la elección de una herramienta: debe escogerse en función al problema que se quiere resolver.
Respecto al análisis de datos, R no es la única opción y
tiene sus competidores como ser Python o
Julia. Según ChatGPT, la siguiente tabla resume
los pros y contras de cada uno respecto a su uso para el análisis de
datos:
| Lenguaje | Pros | Contras |
|---|---|---|
R |
1) Amplio conjunto de paquetes especializados en estadísticas y análisis de datos. 2) Comunidad activa y soporte de la comunidad. 3) Sintaxis específica para análisis estadístico. | 1) Rendimiento inferior para grandes conjuntos de datos. 2) Menor versatilidad en aplicaciones generales de programación. |
Python |
1) Amplia adopción y gran comunidad de usuarios. 2) Versatilidad para aplicaciones generales de programación. 3) Bibliotecas robustas para análisis de datos (NumPy, Pandas, Matplotlib, etc.). | 1) Menos enfocado en análisis estadístico puro en comparación con
R. 2) Curva de aprendizaje ligeramente más pronunciada que
R. |
Julia |
1) Alto rendimiento y velocidad de ejecución. 2) Sintaxis clara y expresiva. 3) Capacidad para integrar código de otros lenguajes. | 1) Menor cantidad de paquetes y bibliotecas en comparación con
R y Python. 3) Comunidad en crecimiento, pero
aún más pequeña que las de R y Python. |
Instalación de R y RStudio
Para poder utilizar R y RStudio se debe
instalar primero R y, una vez instalado,
RStudio.
Instalación de R
- Ir al sitio web de
Ren https://www.r-project.org.
- Hacer clic en el enlace de descarga correspondiente al sistema operativo en uso (Windows, macOS o Linux).
- Seguir las instrucciones de instalación proporcionadas en el
.exe
Una vez instalado R se ve así:
Nótese la versión que tengo instalada en el sistema:
4.3.0. El equipo a cargo de R continúa
realizando mejoras sobre el lenguaje y, aunque no cambia la estructura
del mismo (sintaxis o gramática) sí realiza cambios para mejorar el
rendimiento, la escalabilidad, etc.
Instalación de RStudio
Una vez instalado R, se procede a instalar
RStudio:
- Ir al sitio web de RStudio en https://www.rstudio.com.
- Hacer click en el enlace “Download” y seleccionar la versión gratuita de RStudio Desktop.
- Descargar la versión adecuada para el sistema operativo y seguir las instrucciones de instalación.
Introducción a RStudio y su entorno de trabajo
RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE, por
sus siglas en inglés) diseñado para trabajar con R.
Proporciona una interfaz amigable y herramientas adicionales para
facilitar el desarrollo de código en R.
Consola (Prompt)
La consola de R es desde donde se escriben y ejecutan
comandos de R. Es similar a una calculadora donde se pueden
ingresar instrucciones y obtener resultados inmediatos. Nótese que es
similar a la consolar de R pero con elementos adicionales
para facilitar el desarrollo.
Objetos
R permite la Programación
Orientada a Objeto y, por tanto, puede pensarse que todo lo que se
“crea” en el lenguaje es un objeto, el cual contiene información o
atributos. Por ejemplo, en el ejemplo a continuación se crea el “objeto”
x al cual se le asigna el valor \(5\):
Nótese que para asignar valores a objetos se usa el operador de
asignación o “assignment” <- que apunta el valor \(5\) hacia el objeto x.
Una vez asignado el valor al objeto, cada vez que “se llama” al mismo, es decir, cada vez que se lo escribe en la consola, devuelve el valor asignado.
A medida que se avance con el curso se crearán objetos con otras características que serán las piezas fundamentales para programas o análisis más largos y complejos.
Entorno de objetos
El entorno de objetos muestra los objetos (variables, funciones,
etc.) que están actualmente cargados en la memoria de R.
Aquí se pueden ver y gestionar los objetos creados durante el análisis.
Más adelante también se verá cómo acceder a los mismos y a la
información que contienen.
Script de R
De forma general, un script es un archivo de texto que contiene una
pieza de código o instrucciones para ejecutar un programa. Un script de
R es un archivo de texto donde se escribe y guardar código
en R.
El poder almacenar el código es bastante útil pues básicamente es lo que le da el carácter de reutilizable, además de que permite tener un registro de los pasos lógicos (código) por medio de los cuales se llega a un resultado.
Abrir Script
Para crear un script se debe ingresar a los menús indicados en la siguiente imagen:
Una vez abierto se debería ver como se muestra a continuación:
Por ejemplo, supongamos que se quieren crear los objetos
x, y e z como se muestra a
continuación:
Nótese que el script almacena dos tipos de información. En primer lugar los objetos con sus respectivos valores y, posteriormente y en verde se escribió una descripción o comentario sobre lo que se quiere lograr en cada línea de código.
Así, uno puede comentar el código utilizando el operador
#. Todo lo que viene luego de dicho operador no será
catalogado como código de R y, por tanto, no será
ejecutado.
¡Importante! Es una buena idea comentar lo que se está haciendo con el código, al menos mientras se está aprendiendo el lenguaje.
Ejecutar Script
Para ejecutar (o “correr”) el script, se debe seleccionar el
contenido y presionar el botón Run en la parte superior
derecha del mismo. Se recomienda, sin embargo, acostumbrarse a correrlo
vía comandos. Así, con Cmd/Ctrl + Enter se ejecuta la línea
donde se tiene el cursor y, si se hace una selección más amplia ejecuta
todo lo marcado:
Nótese que, al momento de ejecutar el código seleccionado, este se
pasa a la consola para su ejecución. Posteriormente los resultados se
guardan en el navegador de objetos en el cuadrante superior
derecho de R Studio.
Guardar Script
Una vez que se ha termiando de trabajar en el script de
R, se debe guardar la información para continuar la
siguiente sesión:
Una vez guardado en el equipo, está listo para ser reutilizado, compartido, etc.
R Markdown
R Markdown provee un marco completo para el análisis de
datos. En concreto, permite combinar texto, código y gráficos para
ejecutar dinámicamente el código en R y exportarlo a
formatos más amigables, como ser .pdf o .docx
(MS Word).
Una exposición más detallada del mismo se puede encontrar aquí o, en su referencia obligatoria, el libro R Markdown: The Definitive Guide.
Abrir R Markdown
Para abrir un archivo R Markdown se deben seguir los
pasos de la imagen siguiente:
Formatos en R Markdown
Al hacer click sobre el mismo, se pedirán algunos datos mínimos y, posteriormente, el formato al cual, por defaul, se quiere exportar el archivo. En este caso dejamos todo como está y hacemos click en el botón “OK”.
